其实时间序列的特点的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解时间序列分析的 *** ，因此呢，今天小编就来为大家分享时间序列的特点的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
本文目录
一、时期序列和时点序列的特点
2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短具备直接关系。
3、每个指标的数值多数是经过不断的登记汇总得到的。
1、平稳 *** 是时间序列的重要特征。如果时间序列的统计特 *** 不随时间变化，则称其为静止的。换句话说，它具有恒定的均值和方差，协方差与时间无关。
2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短不具备直接关系。时间序列只是一系列排序的数据点。在时间序列中，时间通常是自变量，目标通常是对未来进行预测。
3、每个指标的数值多数是经过一次 *** 的登记汇总得到的。
时间序列（时期序列和时点序列）的原理：
时间序列是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排序所形成的数列。
时间序列的预测就是通过分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。
时间序列的异常检测就是通过历史的数据分析，查看当前的数据是否发生了明显偏离了正常的情况。
参考资料来源：百度百科-时间序列
二、简述测定时间序列长期趋势的移动平均法的基本原理和特点
1、移动平均法的基本原理是通过消除时间序列资料不规则和其他的变动，从而反映长期趋势的 *** 。
2、移动平均法的特点：即期预测；削弱波动，消除变动；适用于 *** 变化大或要求精确核算的成本核算。
3、移动加权平均法是指在每次 *** 以后，立即根据库存存货数量和总成本，计算出新的平均单位成本的一种计算 *** 。
4、存货的移动平均单位成本=(原有结存存货的实际成本+本次进货的实际成本)/(原有结存存货数量+本次进货的数量)
5、本次发出存货的成本=本次发出存货的数量×本次发货前存货的单位成本
6、本月月末结存存货的成本=月末结存存货的数量×本月月末存货单位成本
7、本月月末结存存货的成本=月初结存存货的实际成本+本月收入存货的实际成本-本月发出存货的实际成本
三、时间序列分析预测法优缺点
优点：可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。
缺点：在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平，不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致。间序列预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响，因而存在着预测误差的 *** ，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差。
1、趋势 *** ：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同 *** 质变动趋向，但变动幅度可能不相等。
2、周期 *** ：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
3、随机 *** ：个别为随机变动，整体呈统计规律。
4、综合 *** ：实际变化情况是几种变动的叠加或组合。预测时设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势 *** 和周期 *** 变动。
四、什么是时期序列和时点序列
1、时期序列：指由同一现象若干不同时期的时期指标按时间顺序排列所形成的时间序列。
2、时点序列：指同一现象在不同时点上的时点指标按时间顺序排列所形成的时间序列。
时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
1、可以反映社会经济现象的发展变化过程，描述现象的发展状态和结果。
2、可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度。
3、可以探索现象发展变化的规律，对某些社会经济现象进行预测。
4、利用时间序列可以在不同地区或国家之间进行对比分析，这也是统计分析的重要 *** 之一。
五、时间序列分析概述
1、ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析 *** 。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出更佳模型预测结果，SPSSAU智能找出更佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则，遍历出各种可能的模型组合进行模型构建，并且结合AIC最小这一规则，最终得到更佳模型。
2、当然，研究人员也可以自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，然后进行模型构建。至于自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q值应该设置多少合适，建议研究人员分别使用偏(自)相关图进行分析（SPSSAU也智能提供p值或q值建议），以及使用ADF检验分析得出合适的差分阶数d值（SPSSAU也智能提供更佳差分阶数d值建议）。
3、ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型。当然，研究人员如果自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，此时SPSSAU则按照研究人员的设置进行模型构建。建议用户直接使用SPSSAU的智能分析即可。
六、时间序列的种类
1.时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。
1）序列中的指标数值具有可加 *** 。
2）序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。
3）序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。
2.时点序列：由时点总量指标排列而成的时间序列
1）序列中的指标数值不具可加 *** 。
2）序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。
3）序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。
把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
七、时间序列的成分
时间序列数据的主要成分包含:趋势、季节 *** 、残差。季节 *** 又分为加法季节 *** 和乘法季节 *** 。可以使用stat *** odes包的seasonal_decompose *** 来分解时间序列。
时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列，并且包含一些信息的数据点序列，在时间序列数据中通常包含了数据的发展趋势(向上、向下、保持)和数据的变化规律(季节 *** )等特征。而这些特征往往具有一定的规律 *** 和可预测 *** ,具体来说时间序列数据具有如下几种特点：
趋势 *** ：某个变量随着时间进展或自变量变化,呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、保存不变的趋向,但变动幅度可能不相等。
季节 *** ：某因素由于外部影响如随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
随机 *** ：个别时刻呈现随机变动,整体呈统计规律。
在某些应用场景中需要对时间序列数据进行预测，比如在零售，电商等行业需要对未来一段时间的销售金额，客流量，订单量等进行预测，准确的预测结果可以为企业的领导层提供决策参考，并有助于提高企业的人效，为企业带来更多的利润。
时间序列数据中的季节 *** 指的是数据中包含的周期 *** 变化的规律，这些周期 *** 变化规律往往和年度，月，季度，周等季节 *** 时间点有密切的关系。通常季节 *** 因子又可以分为1.加法季节 *** ，2.乘法季节 *** 。
OK，关于时间序列的特点和时间序列分析的 *** 的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
